Medicina Baseada em Evidências
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Ferramenta de Apoio à Tomada de Decisões Terapêuticas
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Material Didático
Existem diferentes maneiras de se mensurar o desfecho de interesse em uma
pesquisa clínica.
O que é?
Segundo David Sacket é o uso consciente, explícito e judicioso da melhor evidência
disponível para a tomada de decisão sobre o cuidado de pacientes individuais”
Desta forma integra a melhor evidência científica com a experiência clínica e os
valores do paciente:
Melhor
evidência
científica
MBE
Risco Absoluto (RA – Absolute Risk) – “Incidência”
Eventos observados ou a propabilidade do evento em uma população de
comparação em estudo (exposta/não exposta) em determinado tempo. O risco
(proporção, probabilidade ou taxa) é a divisão do número de pessoas com um evento
em um grupo pelo total de pessoas no grupo.
Redução do Risco Absoluto ou Diferença de Risco (RRA – Risk Difference,
Absolute Risk Reduction)
É a diferença (absoluta) dos riscos de um evento entre a população exposta e
não exposta. Uma diferença de risco de zero indica que não existe diferença entre os
grupos. Uma diferença de risco menor que zero indica que a intervenção foi efetiva
em reduzir o risco daquele desfecho
Valores do
paciente
Experiência
clínica
(David L. Sackett, et al., BMJ 1996; 312:71)
É importante ressaltar que a MBE não nega o valor da experiência pessoal, mas
propõe que esta seja alicerçada em evidências. Assim, boas pesquisas científicas
objetivam reduzir a incerteza na área da saúde para ajudar na tomada de
melhores decisões
Quais os passos para a sua prática?
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Conceitos e estatística em doses homeopáticas
Analisar a situação clínica
Formular uma pergunta focada
Acessar a literatura científica
Avaliar a melhor evidência encontrada
Aplicar a evidência no cuidado do paciente
Avaliar a efetividade do cuidado
Risco Relativo ou Razão de Risco (RR – Relative Risk)
É a razão (divisão) entre a ocorrência de um evento (RA) no grupo
experimental sobre a ocorrência de um evento (RA) no grupo controle. Um risco
relativo de 1,0 (um) indica que não há diferença entre os grupos de comparação. Para
desfechos indesejáveis (p. ex. morte), um RR menor que um indica que a intervenção
foi efetiva em reduzir o risco daquele desfecho. Para desfecho desejáveis (p. ex. cura),
um RR maior que um indica benefício da intervenção em estudo.
É preciso cautela ao se interpretar o RR, pois nem sempre um valor maior do
que 1 indica algo ruim, indesejado. Tudo depende do modo como as variáveis
estão sendo mensuradas
Redução do Risco Relativo (RRR – Relative Risk Reduction)
A proporção de quanto uma intervenção reduz o risco em comparação com o
grupo controle.
Número Necessário para Tratar (NNT – Number Needed to Treat)
É o número de pacientes que precisa ser tratado para prevenir um desfecho
desfavorável. É caclculado como o inverso da diferença de risco. Traz uma idéia mais
próxima do poder real de um intervenção.
Odds Ratio ou Razão de Chances (OR)
A razão entre as chances de um evento no grupo exposto para um evento no
grupo controle. Chance é a razão do número de pessoas em um grupo com um evento
sobre o número sem o evento. Assim, se um grupo de 100 pessoas teve uma razão de
eventos de 0.20, 20 pessoas tiveram o evento e 80 não tiveram, e a chance de ter o
evento nesse grupo seria 20/80 ou 0,25. Assim com o RR, uma razão de chances de
1,0 (um) indica que não há diferenças entre os grupos comparados. Para desfechos
indesejáveis, uma razão de chances (OR) menor que um indica que a intervenção foi
efetiva em reduzir o risco daquele desfecho e o contrário com efeitos desejáveis.
Quando a taxa de eventos é pequena, a razão de chances é muito semelhante ao risco
relativo. O OR tem seu alto valor em estudos retrospectivos, como caso-controle,
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onde não se pode obter o RR, ou seja, a incidência. Devido a seu uso nos métodos
estatísticos é de uso amplo em metanálises.
Intervalo de Confiança (IC – Confidence interval)
O intervalo dentro do qual se espera encontrar o valor ‘verdadeiro’ (e.g.
tamanho do efeito de uma intervenção), com determinado grau de certeza (p. ex. 95%
ou 99%). Os intervalos de confiança são reflexo da probabilidade de erros aleatórios,
mas não de erros sistemáticos (viéses). Os intervalos de confiança amplos (largos)
indicam uma estimativa de efeito pouco precisa. Pesquisas com grandes tamanhos de
amostras e grande número de eventos observados possuem intervalos de confiança
menores (estreitos) e assim com menor incerteza do valor verdadeiro estabelecido. Os
intervalos de confiaça não devem cruzar a linha do não efeito, ou seja, IC de RR ou
OR não devem cruzar ou conter o valor 1,0, caso contrário não possuem significância
estatística.
Valor de p ou nível de significância estatística (P-value ou Statistical significance).
Estimativa da probabilidade de uma associação (efeito) ser maior ou igual do
que é observado em um estudo, por obra do acaso, geralmente representada como
um valor de P. Por exemplo, um valor de P de 0,049 para uma diferença de risco de
10% quer dizer que existe menos de uma chance em 20 (0,05) dessa associação ter
acontecido por acaso. Em outras palavras, poderia ser dito que os resultados são
“estatisticamente significantes” para um P = 0,05. O ponto de corte para significância
estatística é geralmente fixado em 0,05, mas às vezes em 0,01 ou 0,10. É considerado
inferior ao intervalo de confiança para determinar a significância do estudo.
O que são Revisões sistemáticas?
Revisões sistemáticas são investigações científicas, com metodologia definida
“a priori” por um protocolo, empregando estudos originais como sua “população”.
Seu objetivo é sintetizar os resultados de estudos primários utilizando estratégias que
diminuam a ocorrência de erros aleatórios e sistemáticos. Diferentemente das revisões
sistemáticas, os artigos tradicionais de revisão, atualmente denominados revisões
narrativas, são simples revisões da literatura, formatadas semelhantemente a capítulos
de livro e que geralmente abordam temas de forma ampla e sem metodologia de
seleção pré-estabelecida, não sendo considerados estudos originais.
Principais diferenças entre revisão sistemática e revisão narrativa:
Revisão Narrativa
Questão
Fonte
Seleção
Avaliação
Síntese
Inferências
Ampla
Freqüentemente
não-especificada,
potencialmente com viés
Freqüentemente
não-especificada
potencialmente com viés
Revisão Sistemática
Focalizada numa
questão clínica
Fontes compreensivas
Estratégia de pesquisa
explícita
Seleção baseado em
critérios aplicados
uniformemente
Variável
Avaliação crítica
Qualitativa
Quantitativo
Às vezes baseado em
evidências
Freqüentemente
baseado em evidências
Alguns pontos para avaliação crítica de revisões sistemáticas:
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A metanálise
Níveis de Evidências e Graus de Recomendação
A metanálise é uma abordagem estatística que combina resultados de estudos
relevantes para responder uma questão. A importância da metanálise consiste,
primariamente, em sintetizar as evidências disponíveis e apontar áreas onde há
necessidade de mais pesquisas. Em uma metanálise, métodos estatísticos são
utilizados para sumarizar os resultados de diversos estudos em uma única medida
denominada, genericamente, estimativa de efeito conjunto.
Os resultados de uma metanálise podem ser representados por um gráfico do
tipo forest plot. Nesse tipo de figura, cada linha representa um estudo, sendo que a
última representa a combinação dos resultados (metanálise), que é simbolizada por
um “diamante”. O resultado de cada estudo é descrito tanto de forma gráfica (os
“quadrados” representam RR ou razão de riscos e os “traços”, os IC), quanto de forma
numérica. Quando o IC não ultrapassa a linha de nulidade, pode-se afirmar que o
resultado é estatisticamente significativo. Estudos maiores possuem IC mais estreitos,
ou seja, resultados mais precisos e maior contribuição para a metanálise que também é
representada graficamente (quanto maior a área do quadrado, maior o peso) e valor
percentual. A vantagem dos forest plots é sumarizar, em uma única figura, todas as
informações sobre o efeito/precisão do tratamento e a contribuição de cada estudo
para a análise.
É cada vez mais frequente a utilização do nível de evidência e os graus de
recomendação (p. ex. diretrizes baseadas em evidências). Sendo estes, indicadores que
simplificam a expressão das evidências e seu poder. A hierarquia dos níveis e graus
utilizadas deve estar definidas, apresentadas e disponibilizada para a interpretação das
recomendações.
Exemplo hipotético de metanálise em forest plot:
Embora exista uma forte preferência para que a tomada de decisão esteja baseada
em revisões sistemáticas ou ensaios clínicos randomizados, é importante reconhecer que
diversas tecnologias ou intervenções (como, por exemplo, procedimentos cirúrgicos ou
programas de saúde) raramente são investigadas por este tipo de estudo, comum para os
medicamentos. Assim outros tipos de estudos devem ser considerados se forem a única
opção e a de maior qualidade disponível para a intervenção em questão.
O nível de evidência não é o único fator que deve ser considerado ao avaliar os estudos
selecionados. Um estudo clínico randomizado de má qualidade pode fornecer menos
informação que outro não randomizado, porém bem desenhado.
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Hierarquias de evidência e grau de recomendação por tipo de estudo (de acordo
com Oxford - CEBM):
A busca por evidências
1. Identifique os termos para preencher a sua questão (PICO)
A questão deve ser enunciada da forma mais clara possível para facilitar a
pesquisa da informação necessária e a identificação da melhor alternativa para
resolução do problema. A questão tem sido colocada em um contexto de quatro
elementos (PICO):
Problema
Intervenção
Comparação
Outcome
(Desfecho)
Por exemplo: No tratamento da insuficiência cardíaca (P) o acréscimo de
anticoagulante oral (I) à terapêutica habitual (C) determina uma menor
mortalidade (O)?
2. Estratégia de busca
Na combinação dos termos usados para identificar estudos em uma base de
dados eletrônica, devem-se utilizar os vocabulários oficiais, ou seja, os descritores.
Descritores (MeSH - Medical Subject Headings) são termos usados para indexar
artigos em determinadas bases (p. ex. MEDLINE, Biblioteca Cochrane). Foram
concebidos para reduzir os problemas que surgem, por exemplo, com as diferenças
ortográficas observadas entre o Reino Unido e os Estados Unidos. O vocabulário
estruturado e trilíngüe DeCS (Descritores em Ciências da Saúde) foi criado pela
BIREME, a partir do MeSH. Portanto, consultando o termo DeCS, você pode obter
também o termo MeSH para utilizar nas buscas.
Passos para consultar o DeCS
Entre na página do DeCS pelo
endereço eletrônico:
http://decs.bvs.br/
*Outra forma de chegar ao Decs
é o atalho encontrado na página
da BIREME
http://www.bireme.br
Fonte: Philips, B et al, 1998 (De acordo com a versão atualizada em marco de 2009)
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Estrutura básica de uma estratégia de busca efetiva
Selecione a consulta por índice
permutado e clique no botão
índice
(Problema) AND (Intervenção) AND (Tipo de estudo*)
*Em sistemas de busca com filtros, este pode ser utilizado.
Para uma busca mais sensível, além dos descritores oficiais devem ser adicionados
dentro dos parênteses os sinônimos (mesmo não oficiais). Neste caso, cada sinônimo
deve ser separado por OR.
No campo de consulta, digite o
termo desejado (em português) e
clique em “índice”. Aparecerão
os termos oficiais, selecione e
clique em “mostrar”. Pronto!
Copie o descritor em inglês para
montar a estratégia de busca.
Ao montar a estratégia, é essencial o uso correto dos operadores booleanos:
OR Usado para ampliar a busca, recupera, pelo menos, um dos termos selecionados.
Ex.: vitamin c OR zinc
3. Busca por fontes secundárias
A busca por evidências deve ser iniciada em fontes secundárias. Abaixo, algumas
destas fontes (todas de acesso fácil):
- Biblioteca Cochrane: acesso gratuito via BIREME em http://www.bireme.br
Base de referência na recuperação de revisões sistemáticas, atualizada
bimestralmente em texto completo, além de ensaios clínicos, estudos de avaliação
econômica em saúde, informes de avaliação de tecnologias de saúde e revisões
sistemáticas resumidas criticamente.
Clinical Knowledge Summaries (CKS): http://www.cks.nhs.uk
Base de dados com tópicos da prática clínica baseados em evidências. Para
acesso é necessário criar um cadastro gratuito
NHS Evidences: http://evidence.nhs.uk
AND Usado para restringir a busca, recupera todos os termos selecionados.
Ex.: heat AND multiple sclerosis
Ferramenta gratuita do sistema de saúde do Reino Unido que faz busca em várias
bases e possui filtros práticos, por assuntos, fontes, relevância, tipo material etc.
Portal de Evidências (BVS): http://evidences.bvsalud.org
Faz busca em várias bases e possui vários filtros práticos.
NOT Usado quando não se deseja recuperar determinado aspecto do assunto.
Ex.: gastritis NOT gastritis atrophic
Trip database: http://www.tripdatabase.com
Faz uma das buscas mais amplas em várias fontes de MBE
Guidelines (baseados em evidências):
-
NICE (NHS): http://www.nice.org.uk
SIGN: http://www.sign.ac.uk
NGC (EUA): http://www.guideline.gov
NZGG: http://www.nzgg.org.nz
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PUBMED: http://www.pubmed.com
Faz busca indexada no MEDLINE e outras fontes, trabalhando com limits
pode-se filtar por revisões sistemáticas em Systematic Review.
Outras sugestões de fontes estão listadas em:
http://www.cebm.utoronto.ca/resources/websites.htm#ce
4. Busca por fontes primárias
Quando as fontes secundárias não resolvem a questão, uma ótima estratégia
para a busca de estudos primários no Pubmed é o uso do Clinical Queries no menu no
canto direito. Desenvolvido propriamente para a busca de evidências, pode selecionar
a recuperação sensibilizada ou específica para os estudos desejados (terapia,
diagnóstico, prognóstico e etiologia).
Além do Pubmed, na busca de fontes primárias devem ser consultados outras
bases com possíveis estudos não indexados no MEDLINE, como o LILACS e
EMBASE.
Bom proveito!
Ivan Ricardo Zimmermann